El Misterio del Desierto de Nazca: La IA revela 303 nuevos geoglifos

La Universidad de Yamagata, en colaboración con IBM Research, ha descubierto 303 nuevos geoglifos en la meseta de Nazca, en Perú. Estas figuras gigantes grabadas en el suelo, creadas entre 500 a.C. y 500 d.C., son visibles únicamente desde el cielo. Representan animales, humanos y formas abstractas, pero su verdadero significado sigue siendo un misterio.

Gracias a una IA capaz de analizar imágenes de la meseta, se han identificado unos 1.300 nuevos motivos. De estos, 303 han sido confirmados sobre el terreno, incluyendo una figura humana de 9 metros y una orca de 22 metros.

Estos descubrimientos, que datan de alrededor de 200 a.C., ofrecen nuevas perspectivas sobre la transición cultural entre los Paracas y los Nazca. El uso de la inteligencia artificial y de drones ha acelerado considerablemente el proceso de descubrimiento, enriqueciendo así nuestra comprensión de esta antigua civilización.

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Así es como usar GPT de la mejor manera posible.
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1. Comunica claramente y con precisión cuando redactes indicaciones. La capacidad de expresar claramente las tareas y describir conceptos es crucial

2. Esté preparado para iterar rápidamente, enviando muchas indicaciones al modelo en rápida sucesión. Los buenos ingenieros de indicaciones están cómodos con un proceso constante de retroalimentación y refinamiento.

3. Tenga en cuenta los casos límite y los escenarios inusuales al diseñar indicaciones. Piense en cómo su indicación podría fallar en situaciones atípicas.

4. Pruebe sus indicaciones con entradas de usuarios realistas e imperfectas. No asuma que los usuarios proporcionarán solicitudes perfectamente formateadas o gramaticalmente correctas.

5. Lea y analice cuidadosamente los resultados del modelo. Preste atención a si el modelo sigue las instrucciones como se esperaba.

6. Elimine suposiciones y comunique claramente toda la información necesaria para una tarea. Descomponga la tarea de manera sistemática para asegurarse de que se incluyan todos los detalles necesarios.

7. Reflexione sobre la “teoría de la mente” del modelo al redactar indicaciones. Considere cómo el modelo podría interpretar sus instrucciones de manera diferente a lo previsto.

8. Utilice el control de versiones y siga los experimentos cuando trabaje con indicaciones. Trate las indicaciones como código en términos de gestión e iteración.

9. Pida al modelo que identifique las partes confusas o ambiguas de sus instrucciones. Esto puede ayudarlo a refinar y mejorar sus indicaciones.

10. Sea preciso sin complicar. Apunte a descripciones de tareas claras sin construir abstracciones innecesarias.

11. Considere el equilibrio entre los casos típicos y los casos límite. Aunque la gestión de los casos límite es importante, no descuide el caso de uso principal.

12. Reflexione sobre cómo las indicaciones se integran en sistemas más amplios. Tenga en cuenta factores como las fuentes de datos, la latencia y el diseño general del sistema.

13. No confíe únicamente en las habilidades de redacción; la ingeniería de indicaciones requiere una mezcla de comunicación clara y pensamiento sistemático. Los buenos redactores no son necesariamente buenos ingenieros de indicaciones, y viceversa.

14. Cuando trabaje con clientes, ayúdeles a comprender las realidades de las entradas de los usuarios. Guíelos para que consideren los patrones de uso reales en lugar de escenarios idealizados.

15. Practique observar los datos y los resultados de los modelos de manera profunda. Familiarícese con cómo el modelo responde a diferentes tipos de indicaciones y entradas.

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El récord lo tenía Google DeepMind con 10 M de tokens.

En términos sencillos, cuanto mayor es el número de tokens que puede gestionar la IA, mejor es procesando texto: 100 millones de tokens pueden procesar el equivalente a 750 novelas de una sola vez! 🧠